我们又距离《Her》的世界更进一步。10 月 15 日，Sam Altman 在 X 上的一条推文炸了。 他的大意是：以前为了保护心理健康，ChatGPT 被我们限制得太严了……接下来，我们会放宽这些限制，让它更像人，更有个性。
利用人类皮肤细胞也能造出 AI 处理器？一家名为 FinalSpark 的瑞士公司，认为生物计算是 AI 的下一次进化飞跃。该公司开发了一款生物处理器，这些处理器利用人体神经元来代替传统的硅基芯片，使用由人类皮肤细胞培育出的类脑器官作为计算单元。
在近日的一次访谈中，Andrej Karpathy深入探讨了AGI、智能体与AI未来十年的走向。他认为当前的「智能体」仍处早期阶段，强化学习虽不完美，却是目前的最优解。他预测未来10年的AI架构仍然可能是类似Transformer的巨大神经网络。
400元遥操95%机械臂，上海交大推出开源项目U-Arm！ 目前它已在XArm6、Dobot CR5、ARX R5等多种机械臂真机上进行了遥操作的验证。
麻省理工学院最新研究预示着人类距离能够自主学习的AI又迈出了关键一步。该研究推出了一种全新的自适应大模型框架「SEAL」，让模型从「被动学习者」变为「主动进化者」。
在「具身智能」与「世界模型」成为新一轮 AI 竞赛关键词的当下，来自北京人形机器人创新中心、北京大学多媒体信息处理国家重点实验室、香港科技大学的中国团队开源了全新的世界模型架构。
英伟达不光自己成长高速，现在它在AI领域的投资也坐上火箭了。 最新数据显示，2025年过去的三个季度里，英伟达参与了50笔AI相关风险投资，这个数量已经超过了2024年全年的48笔。
中科院的这篇工作解决了“深度搜索智能体”（deep search agents），两个实打实的工程痛点，一个是问题本身不够难导致模型不必真正思考，另一个是上下文被工具长文本迅速挤爆导致过程提前夭折，研究者直面挑战，从数据和系统两端同时重塑训练与推理流程，让复杂推理既有用又能跑得起来。
在代码层面，大语言模型已经能够写出正确而优雅的程序。但在机器学习工程场景中，它离真正“打赢比赛”仍有不小差距。
在训练多轮 LLM Agent 时（如需要 30 + 步交互才能完成单个任务的场景），研究者遇到了一个严重的训练不稳定问题：标准的强化学习方法（PPO/GRPO）在稀疏奖励环境下表现出剧烈的熵值震荡，导致训练曲线几乎不收敛。
